Hier is een voorbeeld van een GraphQL-schema dat snelheidsbeperking implementeert voor een e-commerce domein, inclusief ondersteuning voor gebruikersrollen, IP-adressen en query-complexiteit: ```graphql # Schema voor het definiëren van snelheidslimieten type RateLimitPolicy { id: ID! naam: String! maxRequests: Int! tijdsperiodeInSeconden: Int! opBasis: LimitBasis! criterium: String! # Bijvoorbeeld rolnaam, IP-adres, of 'complexity' } enum LimitBasis { GEBRUIKERSROL IP_ADRES COMPLEXITEIT } # Query met automatische snelheidsbeperking type Query { producten( filter: String ): [Product] @rateLimit( basis: LimitBasis! criterium: String! ) # Voorbeeld van het beperken op query-complexiteit productDetails(id: ID!): Product @rateLimitComplexity( maxComplexity: Int! ) } # Custom directives voor rate limiting directive @rateLimit( basis: LimitBasis! criterium: String! ) on FIELD_DEFINITION directive @rateLimitComplexity( maxComplexity: Int! ) on FIELD_DEFINITION # Data types type Product { id: ID! naam: String! prijs: Float! } # Mutaties voor beheer type Mutation { stelRateLimietIn(policy: RateLimitPolicyInput!): RateLimitPolicy } input RateLimitPolicyInput { naam: String! maxRequests: Int! tijdsperiodeInSeconden: Int! opBasis: LimitBasis! criterium: String! } ``` **Implementatiestrategieën voor schaalvergroting:** 1. **Gedifferentieerde limieten:** Stel verschillende limieten in voor verschillende gebruikersrollen, IP-adressen of query-types, zodat belangrijke gebruikers meer ruimte krijgen. 2. **Dynamische beleidsregels:** Gebruik een centrale opslag (bijvoorbeeld Redis of een database) voor snelheidsbeleid, zodat je limieten snel kunt aanpassen zonder downtime. 3. **Caching en throttling:** Implementeer caching voor veelgebruikte data en throttling op serverniveau om het aantal requests te beperken voordat ze de GraphQL server bereiken. 4. **Load balancing:** Verspreid verzoeken over meerdere servers en gebruik sticky sessions of distributed rate limiting om consistentie te bewaren. 5. **Monitoring en logging:** Houd gebruiksgegevens bij om patronen te identificeren en limieten dynamisch aan te passen. 6. **Gebruik van API-gateways:** Overweeg een API-gateway die ingebouwde rate limiting biedt, zodat je niet alles op de GraphQL server zelf hoeft te implementeren. Door deze strategieën te combineren, kun je je snelheidsbeperking effectief schalen en aanpassen naarmate je gebruik toeneemt.

Zeker, hier is een GraphQL-schema-voorbeeld voor snelheidsbeperking in e-commerce, gevolgd door schaalstrategieën: ### GraphQL Schema met Snelheidsbeperking ```graphql # Basis types voor snelheidsbeperking type RateLimitConfig { maxRequests: Int! windowInSeconds: Int! complexityCost: Int } type RateLimitResult { allowed: Boolean! remaining: Int! resetTime: String! cost: Int } # Gebruikersrollen (e-commerce voorbeeld) enum UserRole { GUEST CUSTOMER VIP_CUSTOMER ADMIN } # Query type met rate limiting type Query { # Product queries met rate limiting context products( category: String limit: Int = 10 ): [Product!]! @rateLimit product(id: ID!): Product @rateLimit # Gebruikersquery met strengere limieten userProfile: User @rateLimit(role: CUSTOMER) # Admin query met hogere limieten analytics: AnalyticsData @rateLimit(role: ADMIN) } # Mutation type met rate limiting type Mutation { placeOrder(input: OrderInput!): Order! @rateLimit(complexity: 10, window: "1m") addToCart(productId: ID!, quantity: Int!): Cart! @rateLimit(complexity: 2, window: "30s") # Strikt gelimiteerde mutaties applyCoupon(code: String!): Cart! @rateLimit(max: 5, window: "1h") } # Rate limit configuratie per rol type RateLimitSettings { role: UserRole! ipLimit: RateLimitConfig! queryComplexityLimit: RateLimitConfig! dailyLimit: RateLimitConfig! } # Directives voor rate limiting directive @rateLimit( max: Int window: String complexity: Int role: UserRole ) on FIELD_DEFINITION ``` ### Implementatie Strategieën #### 1. Gebruikersrol-gebaseerde Limieten ```graphql # Configuratie per rol const rateLimitConfigs = { GUEST: { maxRequests: 100, windowInSeconds: 3600, maxComplexity: 1000 }, CUSTOMER: { maxRequests: 1000, windowInSeconds: 3600, maxComplexity: 5000 }, VIP_CUSTOMER: { maxRequests: 10000, windowInSeconds: 3600, maxComplexity: 20000 } } ``` #### 2. IP-gebaseerde Snelheidsbeperking ```javascript // Voorbeeld middleware implementatie const ipRateLimiter = { windowMs: 15 * 60 * 1000, // 15 minuten max: 100, // maximaal 100 requests per IP skip: (req) => { // Sla trusted IP's over (bijv. interne services) return trustedIPs.includes(req.ip); } }; ``` #### 3. Query Complexiteit Berekenen ```graphql # Complexiteit scores per veld type Product { id: ID! # complexiteit: 1 name: String! # complexiteit: 1 description: String! # complexiteit: 2 reviews: [Review!]! # complexiteit: 5 per item relatedProducts: [Product!]! # complexiteit: 3 per item } ``` ### Schaalstrategieën voor Groeiend Gebruik #### 1. Gedistribueerde Rate Limiting ```javascript // Redis implementatie voor horizontale schaling const redisRateLimiter = { keyGenerator: (context) => { return `rate_limit:${context.userId || context.ip}:${Date.now() / 60000}`; }, redis: redisClient, window: 60000, // 1 minuut in ms limit: 100 }; ``` #### 2. Gelaagde Snelheidsbeperking ```graphql # Multi-level rate limiting type MultiLevelRateLimit { perSecond: RateLimitConfig! # Korte termijn perMinute: RateLimitConfig! # Middellange termijn perHour: RateLimitConfig! # Lange termijn perDay: RateLimitConfig! # Daglimiet } # Toepassing in schema directive @multiRateLimit( second: RateLimitConfig minute: RateLimitConfig hour: RateLimitConfig day: RateLimitConfig ) on FIELD_DEFINITION ``` #### 3. Dynamische Limiet Aanpassing ```graphql # Adaptive rate limiting gebaseerd op systeembelasting type AdaptiveRateLimit { baseLimit: Int! currentMultiplier: Float! systemLoad: SystemLoad! adjustedLimit: Int! } type SystemLoad { cpuUsage: Float! memoryUsage: Float! requestQueue: Int! } ``` #### 4. Cache Strategieën voor Schaalvergroting ```graphql # Query response caching type CachedResponse { query: String! response: JSON! ttl: Int! # Time to live in seconds cost: Int! # Complexiteit kosten } # Gebruik van persisted queries voor betere caching type PersistedQuery { id: ID! query: String! allowedRoles: [UserRole!]! rateLimit: RateLimitConfig } ``` ### Monitoring en Analytics ```graphql type RateLimitMetrics { totalRequests: Int! blockedRequests: Int! averageComplexity: Float! peakUsage: UsagePeak! recommendations: [String!] } type UsagePeak { timestamp: String! requestsPerSecond: Int! complexityScore: Float! } ``` ### Praktische Tips voor Implementatie: 1. **Start Conservatief**: Begin met strikte limieten en verhoog geleidelijk 2. **Monitor Continu**: Houd query complexiteit en gebruikspatronen bij 3. **Geef Duidelijke Foutmeldingen**: ```graphql type RateLimitExceededError { message: String! retryAfter: Int! currentUsage: RateLimitResult! } ``` 4. **Implementeer Circuit Breakers** voor overload preventie 5. **Gebruik Query Cost Analysis** tools om complexiteit te berekenen Deze aanpak biedt een schaalbare foundation voor rate limiting in e-commerce GraphQL API's, met flexibiliteit voor groei en aanpassing aan veranderende gebruikersbehoeften.